Symbolic Knowledge Extraction from Trained Neural Networks Governed by Lukasiewicz Logics

This work describes a methodology to extract symbolic rules from trained neural networks. In our approach, patterns on the network are codified using formulas on a Lukasiewicz logic. For this we take advantage of the fact that every connective in this multi-valued logic can be evaluated by a neuron in an artificial network having, by activation function the identity truncated to zero and one. This fact simplifies symbolic rule extraction and allows the easy injection of formulas into a network architecture. We trained this type of neural network using a back-propagation algorithm based on Levenderg-Marquardt algorithm, where in each learning iteration, we restricted the knowledge dissemination in the network structure. This makes the descriptive power of produced neural networks similar to the descriptive power of Lukasiewicz logic language, minimizing the information loss on the translation between connectionist and symbolic structures. To avoid redundance on the generated network, the method simplifies them in a pruning phase, using the "Optimal Brain Surgeon" algorithm. We tested this method on the task of finding the formula used on the generation of a given truth table. For real data tests, we selected the Mushrooms data set, available on the UCI Machine Learning Repository.

Carcinoma neuroendócrino de pequenas células: um estudo de caso em citopatologia ginecológica

O presente estudo reporta o caso de uma mulher de 63 anos da qual a única informação clínica era a suspeita de um sarcoma da cérvix. Simultaneamente à colpocitologia, foram enviadas biópsias do colo e do endométrio para diagnóstico. A visualização da amostra citológica revelou vários agregados de número variável de células monótonas, com tamanho pequeno, formato redondo e citoplasma escasso, num fundo com diátese. Os núcleos apresentavam moldagem, hipercromasia, cromatina “sal-e-pimenta” e ausência de nucléolos. O aspeto microscópico das biópsias foi concordante com os achados citológicos, tendo sido igualmente identificados focos glanduliformes com características atípicas. A neoplasia mostrou expressão imunohistoquímica dos antigénios enolase neurónio-específica (neuron specific enolase, NSE), sinaptofisina e citoqueratina (clones AE1/AE3), e uma elevada atividade proliferativa demonstrada pela imunorreactividade para o marcador nuclear Ki67/Mib1. Os achados citológicos, histológicos e imunohistoquímicos foram consistentes com o diagnóstico de carcinoma neuroendócrino de pequenas células. Dos tumores cervicais, esta neoplasia maligna é das mais raras, mostrando um comportamento muito agressivo, com prognóstico muito pobre, em que as terapêuticas existentes são pouco consensuais quanto à sua eficácia. A sua etiologia ainda é estudada, podendo estar relacionada com a infeção pelo Vírus do Papiloma Humano.